| 研究課題/領域番号 |
22K17886
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
小林 諭 岡山大学, 環境生命自然科学学域, 助教 (40824107)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | ネットワーク運用 / 自動化 / 因果推論 / 模倣ネットワーク / 障害再現 / ネットワーク / 因果解析 / 可視化 / 擬似データ / ソースコード / 運用自動化 / インターネット / コンフィグ管理 / データ収集基盤 / タクソノミー |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ネットワークの自動運用をオペレータの手を介さない自律的な仕組みで実現するには、ネットワークの動作を決める設定などの構成要素と、そのネットワークの実際の振る舞いを示す観測データが適切に対応づけられ、障害発生時に構成要素への変更という形でフィードバックできる必要がある。この研究では自動運用の前提となるネットワーク構成要素と観測データの対応づけの達成のため、実ネットワークおよび障害を意図的に起こせる擬似ネットワークの双方のデータの収集・解析に取り組む。
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| 研究成果の概要 |
本研究ではネットワークの自動運用をデータ主体かつ自律的な仕組みで実現することを目指し、実ネットワークの運用データと障害再現により得られる擬似運用データを併用した解析の実現に取り組んだ。ログデータから抽出される因果情報の解釈可能性を高めるための可視化技術、擬似運用データ収集のための模倣ネットワーク自動構築基盤、模倣ネットワーク上で障害シナリオの再現を行い擬似運用データを自動収集する基盤、および収集した擬似ログデータの出力元ソースコード位置を特定する技術などを実現した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では特にネットワーク運用擬似データの収集と活用において顕著な成果があった。実ネットワークとは独立した模倣ネットワーク上で多様な障害シナリオが再現可能となったことで、ネットワークの自動運用に限らずアプリケーションのデバッグやテスト、障害回避機能の検証など幅広い応用が期待される。これはネットワークの模倣技術をその機能だけでなく挙動・振る舞いの水準まで昇華させたと解釈でき、模倣ネットワークの技術の適用範囲の拡大について大きな貢献が期待される。
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